INS/GNSS深组合两项关键技术：1.矢量跟踪中除导航滤波器以外的其他部分2.导航滤波器

一、INS/GNSS深组合两项关键技术：1.矢量跟踪中除导航滤波器以外的其他部分2.导航滤波器
矢量跟踪本质是利用载体位置/速度估计信息产生本地伪码/载波。
二、矢量跟踪和导航滤波器的关系？
矢量跟踪需要导航滤波器的结果。而导航滤波器是深组合的重中之重。
三、矢量跟踪优势：
1.少数卫星信号中断时，仍能维持跟踪，信号中断后，能快速预测伪码相位和载波频率信息，实现快速重捕。
2.给出更精确跟踪范围，提高高动态环境适应能力。
3.对不同精度的量测信息给予不同加权系数，得到最佳用户状态估计。
4.实现信号跟踪与导航参数估计一体化设计，较标量跟踪环路更容易优化。
劣势：误差传播。一个通道的误差可能影响其他通道。
四、SINS/GPS深组合算法可以分为两类：相干算法和非相干算法。相干算法将接收机相关器输出（IQ信息）直接送入到导航滤波器中。相干结果作为观测量。相干算法使用的卡尔曼滤波器得是非线性的（由IQ信息提取出伪距载波频差伪码相位差是非线性的）。
非相干算法先进行鉴相算法，非相干就是有了鉴相器。鉴相结果得到伪距伪距率误差是线性的，所以可以使用线性卡尔曼滤波器。
五、集中式与联邦式卡尔曼滤波
集中式：对于GPS信号来讲，产生相关器累计值的最低频率为50Hz，集中式直接将该相关器累积结果送入滤波器处理，导致高运算负担。
联邦式：将相关器输出结果送入预滤波器，每个跟踪预滤波器以较低频率（1Hz或2Hz)输出伪距伪距率信息。
一般采用联邦式相干滤波器。